The work covers non-traditional methods of forecasting, in particular, methods using artificial neural networks. The article considers such vital moments as: neural network configuration, normalization of input data, also random factors which have influence on the accuracy of load forecasts, are taken into account. Comparative characteristics of effectiveness of artificial neural networks and artificial neural networks with fuzzy logic are given.
В роботі розглянуто нетрадиційні методи прогнозування, а саме методи, що використовують штучні нейронні мережі. Проаналізовано такі ключові моменти, як: вибір конфігурації нейронної мережі, нормування вхідних даних, а також до уваги взято випадкові фактори, які мають вплив на точність прогнозування навантаження. Наведено порівняльну характеристику ефективності роботи звичайних нейромережевих моделей та мереж з нечіткою логікою.